numpy.prod
Функция prod() вычисляет произведение элементов массива, которое так же может выполняться по указанной оси (осям).
Параметры: a — подобный массиву объект или массив NumPy Указанный объект или массив может состоять из любого доступного в NumPy числового типа. axis — None, целое число или кортеж целых чисел (необязательный аргумент) Данный параметр указывает номер оси или номера осей массива по которым выполняется произведение его элементов. По умолчанию axis = None , что соответствует перемножению всех элементов массива. Если указано отрицательное число, то номер оси отсчитывается от последней оси по направлению к первой. Если указан кортеж целых чисел, то произведение выполняется по всем указанным осям. dtype — тип данных NumPy (необязательный аргумент) Данный параметр указывает тип данных возвращаемого массива а так же тип накапливающего сумматора, в котором происходит умножение элементов. По умолчанию dtype = None , что соответствует типу данных входного массива. out — массив Numpy (необязательный аргумент) Указывает массив в который будет помещен результат работы функции. Данный массив должен иметь форму идентичную массиву с результатом работы функции. Подробнее о данном параметре смотрите на странице универсальные функции в разделе out. keepdims — True или False (необязательный аргумент) Если данный параметр указан как True , то результат работы функции по указанным осям будет способен к транслированию по исходному массиву, т.е. результат функции оформляется в массив с количеством осей исходного массива. Если параметр установлен в значение False , то результатом работы функции будет либо число, либо одномерный массив чисел. initial — число (необязательный аргумент) Определяет начальное значение в произведении элементов массива. Данный параметр является доступным в NumPy начиная с версии 1.15.0. Возвращает: результат — число или массив NumPy Массив имеющий форму входного массива a у которого удалена ось указанная в параметре axis. Если параметр axis не указан, то будет возвращено число равное произведению всех элементов массива. Если параметр keepdims установлен в значение False , то результатом будет либо число, либо одномерный массив чисел. Если параметр keepdims установлен в значение True , то результатом будет массив с формой транслируемой (совместимой) по исходному массиву.
Замечание
При вычислении произведения целых чисел используется модульная арифметика, поэтому при переполнении стека ошибки не возникает. На некоторых машинах (32-бит) могут появляться неожиданные (ошибочные) результаты:
Если же вам все-таки необходимо выполнять умножение для больших чисел, то можно указать тип массива object :
Результат функции для пустого массива является 1 — нейтральный по умножению элемент:
Как перемножить числа в списке?
Раньше можно было использвать reduce(). Сейчас тоже можно, но эту функцию вынесли в отдельный модуль, так что строго говоря, считая импорт, получается две строчки:
Все ответы здесь отстали от современности. Как насчет python-3.8 и выше?
math.prod
Это пожалуй самое простое и стандартное решение ИМХО.
Можно реализовать функцию mul
либо так, с помощью lambda и рекурсии
С импортом можно и так:
Если очень захотеть, то можно и в одну строчку записать, но так конечно делать не стоит , например перемножить ‘2 3 4 5’ = 120
Я приведу не очень практичное, но красивое решение в одну строку. Оно не использует eval , побочные эффекты при работе со списком или именованные функции.
Если именованные функции разрешены, то решение может выглядеть так:
Нам оно не подходит, так именованная функция требует минимум две строки для определения и вызова. Лямбду можно определить и вызвать в одной строке, но есть трудность в создании рекурсивной лямбды. Синтаксис Python разрешает такой трюк:
Это именно трюк с глобальной переменной и двумя операторами в одной строке. А можно обойтись без глобальной переменной вообще. На первый взгляд этого не может быть так как имя нужно чтобы сделать рекурсивный вызов. Но функцию можно передать как аргумент в саму себя:
Кажется мы ничего не выиграли: всё равно два оператора и глобальная переменная p . Однако сделан очень важный шаг — тело лямбды не использует глобальные переменные. Глобальная переменная используется в операторе print . Избавимся от неё:
Стало только хуже: три строки и две глобальные переменные. Зато каждая глобальная переменная задействована только один раз. Делаем подстановку:
Читается тяжело, но задача решена в одну строку без глобальных имён и волшебных вызовов eval .
Python-сообщество
Есть два массива im1dev= и im2dev= в них по 100 чисел в каждом. Нужно умножить первое число одного массива на первое число второго массива, второе на второе и т. д. Как это сделать?
#2 Авг. 16, 2017 12:18:06
Произведение элементов массива
Lainelir
перебрать индексы массивов в цикле
давайте этого и начнем
вы можете сделать цикл, который перебирает числа от одного до ста?
#3 Авг. 16, 2017 12:38:12
Произведение элементов массива
Ну там может и больше ста быть. это пока что сто.
можно поподробнее? Я новичек и как перебирать?
Я вот только что то подобное нашел. Но оно естественно не работает.
from itertools import product
Отредактировано FishHook (Авг. 16, 2017 12:42:06)
#4 Авг. 16, 2017 12:41:45
Произведение элементов массива
#5 Авг. 16, 2017 12:41:50
Произведение элементов массива
Почему в сообщение исчез код в скобочках?
#6 Авг. 16, 2017 12:42:57
Произведение элементов массива
#7 Авг. 16, 2017 12:42:58
Произведение элементов массива
#8 Авг. 16, 2017 12:44:39
Произведение элементов массива
Отредактировано FishHook (Авг. 16, 2017 12:52:34)
#9 Авг. 16, 2017 13:14:35
Произведение элементов массива
ок не понял как всё равно. В общем я хочу посчитать корреляцию Пирсона двух массивов содержащих числа яркостей пикселей изображений в оттенках серого. Посчитать вручную без nimpy и scipy так как нимпи выдает ошибки часто а сципи не устанавливается. Нужно перемножить отклонения. Это два массива. Нужно первый элемент массива умножить на первый элемент второго массива, второй на второй и так далее. Подскажите как это сделать. Я не знаю как для этого использовать циклы.
Русские Блоги
Функция np.prod () вычисляет произведение элементов массива и т. д.
Функция np.prod () используется для вычисления произведения всех элементов. Для массива с несколькими измерениями можно указать ось. Например, axis = 1 указывает, чтобы вычислить произведение каждой строки.
Функция форматирования в Python:
Ресурсы расширенного обнаружения Python будут обновлены позже с помощью реальных приложений:
-
Это проект на GitHub, эта ссылка в основном о контейнере Python "collection". Поиск в Google по запросу "Python Advanced". Он будет добавлен, когда появятся практические применения в будущем.
- https://eastlakeside.gitbooks.io/interpy-zh/content/decorators/everything_is_object.htmlЭто также связано с продвинутым Python, «все является объектом», генератором, итератором и т.д .;
Выбрано значение K классификатора KNN: значение K не может быть слишком большим или слишком маленьким. Выбор значения K зависит от сложности обучения и размера обучающей выборки.Обычно К занимает 3
10. Обычной практикой является установление K равным «квадратному корню» из числа обучающих выборок.Лучшим методом является «перекрестная проверка»: установите несколько наборов тестовых образцов, используйте эти наборы образцов для тестирования нескольких значений K и выберите наиболее подходящее значение K в соответствии с характеристиками классификации.
Из знаний, чтобы увидеть знания очистки данных:
Каковы обычно используемые методы очистки данных в интеллектуальном анализе данных?
Сортировка по Python, сохранение значения индекса
: Например, сортируя a = [3,4,1,7,2] с помощью a.sort (), чтобы получить a = [1,2,3,4,7], как я могу получить отсортированный
: индексная серия элементов массива, то есть индекс в исходном массиве. В этом примере это должно быть [2,4,0,1,3].
In [2]: enumerate(a)
Out[2]: <enumerate object at 0x8591f0c>
In [3]: list(enumerate(a))
Out[3]: [(0, 3), (1, 4), (2, 1), (3, 7), (4, 2)]
In [4]: from operator import itemgetter
In [5]: sorted(enumerate(a), key=itemgetter(1))
Out[5]: [(2, 1), (4, 2), (0, 3), (1, 4), (3, 7)]
In [6]: [index for index, value in sorted(enumerate(a), key=itemgetter(1))]
Out[6]: [2, 4, 0, 1, 3]
Массовый убийца:
In [7]: import numpy as np
In [8]: np.argsort([3,4,1,7,2])
Out[8]: array([2, 4, 0, 1, 3])
Обратите внимание, что для формы [(index, value), . (index, value)] я думаю, что можно использовать любое значение индекса, но это не так, например:
Пожалуйста, ищите другие продвинутые методы сортировки Python
Python объектно-ориентированный:
В наше время объектно-ориентированное мышление используется очень часто, начиная от реальных рабочих задач или небольших / специфических до проблем программирования. Вы всегда должны обращать внимание на то, что является предметом обсуждаемой проблемы и в чем заключается проблема. Например, кластеризация изображения и деление изображения обсуждались сегодня днем, объектно-ориентированное изображение представляет собой изображение, цель состоит в том, чтобы кластеризовать сходные изображения; другим объектом является значение каждого пикселя в изображении, цель Разделите различные области изображения. Объект проблемы другой: если вы понимаете, что объект проблемы изменился сразу, вы можете плавно переключаться между различными сценариями проблемы.
Хорошо, далеко, когда я возвращаюсь, когда дело доходит до объектно-ориентированного языка python, я хотел сказать, что класс в объектно-ориентированном языке python, к атрибутам в классе можно напрямую обращаться по имени класса, и если метод класса не добавляет "@ Для декораторов классов, таких как «classmethod», вам нужно создать экземпляр класса для конкретного объекта экземпляра класса, то есть вы можете вызвать этот метод через объект класса; для некоторых методов, которым не нужно передавать параметры, вы можете использовать декоратор "@ «Свойство» декорирует этот метод как свойство класса, так что его можно вызывать непосредственно по имени класса, без добавления «()» метода, точно так же, как вызывая общее свойство класса.
Хорошо, эта часть здесь сегодня
python & tenorflow устанавливает скорость обучения:
Сначала настройте экземпляр learning_rate, а затем передайте его в Optimizer ().
Параметр "Batch_size" в глубоком обучении:
Если набор данных небольшой, вы можете использовать полный набор данных (т. Е. «Полное пакетное обучение»), но он не подходит для больших наборов данных. Другая крайность по отношению к полному пакетному обучению состоит в том, что в пакете есть только одни данные, называемые «онлайн-обучение». Поверхность ошибки линейного нейрона в функции среднеквадратичной ошибки представляет собой параболическую поверхность, а поперечное сечение — эллипс. Для многослойных нейронов и нелинейных сетей она все еще приблизительно параболическая локально. Используя онлайн-обучение (онлайн-обучение), направление каждой коррекции корректируется с направлением градиента соответствующей выборки, и трудно достичь конвергенции.